1000 resultados para Algoritmo computacional
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En esta investigación, se procede a la realización de una formalización computacional de los procesos de codificación gramatical.. En el desarrollo de la misma, se integran conocimientos procedentes de la psicología y de la inteligencia artificial. El sistema GEDEON es un generador automático de oraciones individuales en castellano, para un dominio conceptual restringido.. Este sistema constituye la propuesta de modelo teórico y programa de simulación de la codificación gramatical de este trabajo..
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Resumen tomado de la publicación
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Resumen tomado del autor
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En el campo del aprendizaje causal se encuentran distintos tipos de tareas experimentales. Se llama la atención sobre la necesidad de diferenciar entre las distintas tareas empleadas para el estudio del aprendizaje causal, cuando es muy probable que cada una de estas tareas midan aspectos diferentes de dicho aprendizaje. Si se quiere determinar la información que es relevante en el aprendizaje causal, y por qué lo es, resulta necesario determinar previamente cuál es la información que proporcionan cada una de las tareas experimentales. A continuación se estudian las tareas de juicios causales y de juicios de probabilidad contrafactual, además de señalar aspectos críticos implicados en estudios ( Perales y Shanks; Perales, Catena y Maldonado, 2001; Perales, Cheng y Catena) para llegar a la conclusión de la importancia del análisis computacional en el estudio del aprendizaje causal y en la necesidad de diferenciar conceptual y experimentalmente entre los diferentes procedimientos de tal estudio.
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Se ofrece una visión teórica del análisis computacional sobre los procesos cognitivos básicos; refiriéndose al análisis de qué tipo de información resulta relevante en el procesamiento causal y por qué ese tipo de información es relevante. Sin embargo, hay que reseñar que el análisis computacional que realizan estos autores es muy parcial, obviándose una serie de principios al menos igualmente definitorios de causalidad: la contigüidad espacial y temporal, la similitud entre causas y efectos, la relación entre la naturaleza de los acontecimientos... Se defiende la postura de que un análisis computacional sobre relaciones de causalidad podría beneficiarse de la consideración de los principios que rigen el aprendizaje asociativo. Se describen algunos ejemplos a través de los que se ilustrará la utilidad de considerar la inter-relación entre niveles ( computacional y algorítmico) para conocer cuáles son los objetivos computacionales del sistema..
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Se presenta una síntesis teórica sobre el problema de qué es el aprendizaje de relaciones causales y por qué se produce. Se adopta una concepción del procesamiento de la información basada en dos niveles, uno computacional y otro algorítmico. La aportación principal consiste en desarrollar el nivel computacional que tiene consecuencias importantes para especificar qué operaciones lleva a cabo el sistema cognitivo sobre las relaciones existentes en el ambiente. Uno de los objetivos de una perspectiva computacional es especificar por qué se produce el aprendizaje. Esta cuestión se refiere al valor funcional o adaptativo del aprendizaje. Su proceso de algoritmación de la evolución de la conducta desempeña un papel adaptativo semejante al logrado por la asimilación genética en el caso de la evolución .
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En su libro, Ruiz- Vargas (1994) nos ofrece una 'síntesis ordenada, actualizada y rigurosa de lo que constituye el núcleo de interés fundamental de la Psicología Cognitiva de la Memoria actual. El simple intento de definir el término memoria nos permitirá comprender la importancia de su estudio desde los diferentes niveles de análisis. El nivel computacional especifica el contenido informativo del input y del output y define el objetivo y la lógica del acto de memoria. En este punto hay que especificar no sólo qué hace la memoria sino para qué necesitamos la información. Ruíz- Vargas considera que la función de la memoria tiene un valor adaptativo es por tanto el resultado de complejos procesos de adaptación biológica. La aportación de Ruiz- Vargas al considerar los mecanismos de olvido como factores restrictivos de la ejecución en memoria es un buen comienzo para la comprensión a nivel computacional de la memoria..
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Este artículo pertenece al Monográfico: La Ciencia a las puertas del Tercer Milenio (I)
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Ponencia presentada al Curso de Formación del profesorado celebrado en El Escorial los días 10 a 14 de julio de 2000
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Resumen basado en el de la publicación
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Resumen basado en el de la publicación
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Monográfico con el título: 'Educación matemática y tecnologías de la información'. Resumen basado en el de la publicación
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La autora, tras revisar las teorías sobre la adquisición de la multiplicación, el proceso de construcción de las relaciones multiplicativas, y partiendo de una experiencia con niños sobre la utilización del algoritmo tipo red (S. XV) para un mejor aprendizaje de la multiplicación aritmética, inicia su investigación partiendo de la hipótesis de que este método basado en el producto cartesiano, se ajusta mejor a las estructuras del pensamiento, y por tanto, permite una mejor comprensión también en sujetos adultos. Compuesta por 17 sujetos entre 26 y 52 años, 16 mujeres y 1 hombre, pertenecientes a Educación Permanente de Adultos de Elda (Alicante), aunque la investigación sólo la finalizaron 4 sujetos por muerte experimental del 76'5 por ciento. La investigación utiliza un diseño de pretest-postest. Pruebas 'ad hoc' utilizadas en el pretest-postest que consistían en una serie de ítems que, independientemente dan información sobre los distintos aspectos de la multiplicación. Programa escolar utilizado para la enseñanza de la multiplicación. Resolución de problemas reales, cotidianos, de los sujetos por medio de la operación de multiplicar. Análisis cualitativo de los datos comparados en el pretest y el postest, enumeración de los progresos y/o estancamientos de los sujetos de la investigación. El método del algoritmo en red sí permite la capacitación de los individuos pues posibilita la construcción de estructuras multiplicativas. Desde el punto de vista empírico esto es válido, aunque, en los sujetos de esta investigación, debido a sus especiales características no ha podido ser discriminativo para la comprobación de la hipótesis. Aunque el algoritmo empleado ha favorecido la comprensión de la multiplicación, no ha motivado suficientemente a los sujetos por diversos motivos: A) No se ajusta a sus intereses que son el aprendizaje de las tablas de multiplicar. B) Confunden rapidez con efectividad. C) No tiene relación con las nociones anteriores sobre el tema. D) Siguen anclados en estructuras aditivas por lo que no encuentran significado a otra entidad matemática.
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Resumen basado en el de la publicación.